光伏電站無人機巡檢故障智能診斷系統(tǒng)基于視覺識別算法對無人機完成拍攝后的圖像進行分析識別,及時發(fā)現(xiàn)所分布各處光伏組件存在的缺陷問題、鎖定具體故障位置,隨后自動生成診斷報告,向光伏電站運維工作人員進行提交,同時為后續(xù)檢修工作提供信息支持。
1、圖像預處理
目前在大多光伏電站無人機巡檢系統(tǒng)運行過程中,受到紅外熱像儀與可視相機分辨率、飛行參數(shù)設置、飛行環(huán)境等因素影響,所拍攝圖像的成像質量仍存在一定提升空間,且很難做到對拍攝實物全部信息的真實還原。因此應先開展圖像預處理作業(yè),對所拍攝圖像中的各項圖像特征進行提取、抑制變形量、有效改善圖像數(shù)據(jù),可采用灰度變換、圖像濃度擴張、圖像平滑等多種預處理技術。
2、圖像識別
以某光伏電站無人機巡檢系統(tǒng)為例,圖像識別功能的具體工作步驟如下:
1)圖像拼接,對多張所拍攝紅外圖像信息加以有效拼接,從而實現(xiàn)對光伏組件區(qū)域全貌的整體還原。
2)光伏組件區(qū)域檢查,系統(tǒng)將自動對所拍攝圖像開展降噪處理,并對圖像邊緣進行保留,隨后使用特定算法,對光伏組件有效區(qū)域進行鎖定、提取。
3)溫度識別,在已鎖定有效光伏組件區(qū)域基礎上,采取灰度拉伸方法,對圖像對比度進行增加,再將圖像灰度值計算轉換為溫度值,識別各處光伏組件的溫度。
4)溫度值對比,系統(tǒng)自動對所制定組件溫度閥值與實際測量溫度進行對比分析,如若二者溫差值在合理區(qū)間范圍以內(nèi),將對該區(qū)域光伏組件標記“0”,以顯示電池片正常,而在溫差過大、測量溫度大于閥值時,將對該區(qū)域光伏組件標記“1”,表明電池片出現(xiàn)故障。
5)生成故障報表,系統(tǒng)將分別生成標記不同信號的故障報表,以及紅外圖像所對應的整幅圖像報表,向運維人員提供信息支持。
3、故障定位
無人機巡檢系統(tǒng)對拍攝圖像做了預處理及圖像識別后,通過故障點導航、手機端導航、故障組件編碼,運維人員可輕松精確找到故障診斷報告中對應故障組件的位置,為后續(xù)故障排查、光伏組件檢修工作的開展提供有力的信息支持。
因此,光伏電站無人機巡檢故障智能診斷技術在光伏電站無人機巡檢系統(tǒng)的應用過程中發(fā)揮著顯著作用,有效解決了傳統(tǒng)光伏電站巡檢工作中長期存在的各項工作難題,快速、精確發(fā)現(xiàn)各處故障點,幫助運維人員全面掌握各處光伏組件的實時運行狀況,為光伏電站的運行效率、發(fā)電質量與光伏組件檢修水平提供全面保障。
本文由陜西公眾智能監(jiān)測技術有限公司小編整理發(fā)布。
審核編輯 黃宇
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